기술이 인간 실수를 이긴다: 공급망 성공 사례 4가지

인적 오류는 제조업에서 가장 큰 위험 중 하나일 것입니다. 모든 계획, 프로세스, 비상 대책, 품질 보증, 페일세이프 구현에도 불구하고 단 한 사람의 단 한 번 실수가 전체 운영 또는 공급망을 중단시킬 수 있습니다. 에버 기븐(Ever Given)호 선장에게 물어보십시오. 약간의 잘못된 기동이 전 세계에 파급 효과를 보낼 수 있습니다.

물론 오류는 피할 수 없습니다. 인간은 본질적으로 불완전합니다. 우리를 가치 있는 직원으로 만드는 바로 그 속성들(독립적 사고, 적응력, 사회성)은 우리를 취약하게 만들기도 합니다. 행동에 약간의 변화가 있거나 잠을 충분히 자지 못하면 판단 오류를 범하게 되며, 이는 정확성과 성과에 영향을 미칩니다.

문제는 사소해 보이는 오류도 큰 문제를 일으킬 수 있다는 점입니다. 공급망 혼란의 80% 이상이 인적 오류의 결과입니다. 어떤 이들은 기계가 답이라고 생각할지 모릅니다. 시스템 전체를 자동화하면 인간과 인적 오류를 제거할 수 있다고 말입니다. 하지만 그것은 현실적이지도, 바람직하지도 않습니다.

그러나 기술이 공급망에서 가장 흔한 인적 오류 일부를 완화하는 데 도움을 줄 수 있는 방법은 수없이 많습니다.

자동화된 데이터 분석

단순한 키스트로크 실수 하나면 충분합니다. 누군가 발주서나 생산 오더에 잘못된 정보를 입력하거나, 리드 타임, 최소 주문 수량, 비용, 안전 재고 수준 매개변수를 변경해 시스템을 엉망으로 만듭니다. 혹은 분석가가 ERP나 MRP에서 데이터를 뽑아 마이크로소프트 엑셀에 덤프하고 시나리오 계획을 돌리거나 조작하다가 변경사항이 시스템에 저장되는 경우도 있습니다. 이러한 오류는 공급망 상하류로 퍼져 나갈 수 있습니다. 리드 타임 변경이 고객에게 더 많은 제품 주문을 유도해 불채찍 효과(bullwhip effect)를 체인 위로 보낼 수 있습니다.

자동화는 수동 데이터 조작을 줄이고 적절한 매개변수를 제안함으로써 이 문제를 해결할 수 있습니다. 폐루프 시스템 내에서 수집, 통합, 분석된 생산 데이터로 디지털 제조 소프트웨어 플랫폼은 주요 데이터 포인트를 수동 입력할 필요를 줄이고 조직의 전략적 목표와 KPI에 연결해 쇼플로어에서 벗어나기 전에 이상 징후를 감지하고 경고할 수 있습니다. 고급 데이터 분석으로 디지털 계획 시스템은 과거 및 실시간 데이터에서 도출한 통찰을 기반으로 매개변수 설정에 대한 보고와 추천을 제공할 수 있습니다. 어떻게 변하고 있는지 보여주고 업데이트 옵션을 주지만, 여전히 실행 권한은 인간 운영자의 손에 둡니다.

오류 알림

생산 현장의 인적 오류는 잘못된 기계 설정, 자재 오배치 또는 우발적 파손, 공정 단계 누락, 오염 등 다양합니다. 이러한 실수는 극도로 비용이 많이 들 수 있으며, 비즈니스 손실이나 재정적으로 치명적인 제품 리콜을 초래할 수 있을 뿐만 아니라 최종 사용자를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다.

자동화가 이러한 피할 수 있는 생산 오류를 제거하는 데 도움을 주는 세 가지 방법이 있습니다. 첫째, IIoT와 디지털 이미지 기반 자재 추적으로 원자재와 완제품이 정확하고 적절하게 이동·보관되도록 할 수 있습니다. 둘째, 디지털 작업 표준 기술로 정확한 작업 완료 기준선을 설정해 직원 교육, 작업 검증, 준수 위반 시 즉각적 알림에 활용할 수 있습니다. 셋째, 컴퓨터 지원 육안 검사로 기준 미달 부품이 라인을 통과하면 걸러낼 수 있습니다.

운송 계획

전 세계 항만이 막히고, 지속되는 트럭 운전사 부족, 겨울로 접어들며 날씨 관련 이슈 가능성까지 더해져 해운 물류는 악몽이 될 수 있습니다. 많은 경우 인간이 원인을 제공했고 인간이 바로잡아야 하지만, 올바른 결정을 내리는 데 필요한 모든 정보를 가지고 있지 않을 수 있습니다.

여기서 공급망 컨트롤 타워 기술이 도움이 됩니다. 컨트롤 타워 솔루션을 구현하면 제조업체는 해운 상황에 대한 실시간 통찰을 얻고, 원자재 수령과 완제품 배송의 주요 지연을 완화할 대안을 식별할 수 있습니다. 문제가 어디 있는지 보고 가상 시나리오 계획을 수행할 수 있는 데이터를 제공함으로써 공급망 자동화는 해운에서의 인적 오류를 문제 일으키기 전에 포착하고 피해를 최소화할 방법을 찾는 데 도움을 줍니다.

재고 관리

기술로 인적 오류를 완화하는 것은 혼란과 골칫거리를 일으키는 실수를 피하는 것뿐만 아니라 수백만 달러를 절약할 수도 있습니다. 한 대형 식품 포장 제조업체는 생산 계획과 재고 할당 자동화 방안을 모색했습니다. 수동 설정과 스프레드시트로 현재 시스템을 분석한 결과 수많은 오류가 발견되었고, 암시적 서비스 수준은 60%대였습니다. 제조 분석 및 최적화 플랫폼을 구현해 6개 유통센터와 60개 이상의 시설 전반에 걸친 수천 SKU를 분석한 후, 서비스 수준을 95%까지 끌어올리고 재고를 절반으로 줄여 수천만 달러어치의 유휴 재고를 이동시킬 수 있었습니다.

인력 부족, 운송 난제, 수요·공급 변동 등 업계에 불확실성이 많은 상황에서 제조업체는 가능한 모든 곳에서 공급망 통제권을 확보해야 합니다. 많은 실패 지점이 인적 오류와 관련되어 있으므로 지금이야말로 그 위험을 줄여야 할 때입니다.

분석과 자동화를 활용해 가장 흔한 오류 일부를 완화하는 기술을 구현하는 것은 역동적이고 빠르게 변화하는 환경에서 생존하고 경쟁 우위를 확보하는 최선의 방법입니다.

Ken Koenemann은 TBM Consulting Group(Dploy Solutions 포함)의 기술 및 공급망 프랙티스 부사장입니다.